[发明专利]一种视频隐私保护方法和装置

说明书

本申请提供了一种视频隐私保护方法和装置，涉及数据处理技术领域。该方法具体包括隐私区域提取、隐私区域保护、隐私区域管理三步式；隐私保护的第一步是识别和提取视频的隐私区域；第二步为隐私区域保护，采用帧内预测模式加密、运动矢量及运动补偿加密结合的方式对隐私区域进行保护；第三步为隐私区域管理，采用人脸识别和身体轮廓检验相结合的方式对隐私区域进行管理。可以看到，本申请实施例采用三步式的视频隐私保护方案，并提供了三个阶段的落实方案，可以有效的减少监控设备隐私泄露风险，避免造成由信息泄露带来的巨大损失。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种视频隐私保护方法和装置。

背景技术

近年来，随着互联网和多媒体技术的快速发展，以及视频监控的硬件成本、实施成本的不断下降，使视频监控技术得到了广泛应用。视频监控可以使监控者远程对目标区域实施监控，这给日常的治安管理、事故预警、案件侦破等需求带来了极大的便利。

现在市场上的监控设备就隐私泄露的风险应对措施不足。现实生活中视频泄露的案例也并不少见，泄露的隐私信息如果被非法使用，可能会对受害者造成巨大损失和伤害，泄露的信息有些甚至涉及到商业机密和国家安全。因此，亟需解决这一技术问题。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本申请以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的视频隐私保护方法和装置，采用三步式的视频隐私保护方案，并提供了三个阶段的落实方案，可以有效的减少监控设备隐私泄露风险，避免造成由信息泄露带来的巨大损失。技术方案如下：

第一方面，提供了一种视频隐私保护方法，包括隐私区域提取、隐私区域保护、隐私区域管理三步式；

隐私保护的第一步是识别和提取视频的隐私区域；

第二步为隐私区域保护，采用帧内预测模式加密、运动矢量及运动补偿加密结合的方式对隐私区域进行保护；

第三步为隐私区域管理，采用人脸识别和身体轮廓检验相结合的方式对隐私区域进行管理。

在一种可能的实现方式中，所述识别和提取视频的隐私区域，包括：利用深度学习对视频内的隐私区域进行识别以及提取；

在采用帧内预测模式加密、运动矢量及运动补偿加密结合的方式对隐私区域进行保护之后，所述方法包括：

再次利用深度学习对加密保护后的视频进行隐私区域识别以及提取，并根据当前识别隐私区域识别到的个数控制所述帧内预测模式加密、运动矢量及运动补偿加密结合的方式的加密次数再次对识别提取出来的隐私区域进行多次加密，然后再次利用深度学习进行隐私区域识别以及提取，直至加密到所述深度学习识别不到隐私区域为止，并且在深度学习进行隐私区域识别和提取的过程中，记录被多次识别提取到的隐私区域，并根据识别提取次数判断所述隐私区域是否需要更换加密算法。

在一种可能的实现方式中，所述方法包括：

步骤A1，利用如下公式根据当前识别隐私区域识别到的个数控制下一次所述帧内预测模式加密、运动矢量及运动补偿加密结合的方式的加密次数：